Feb, 2021

MixSpeech: 低资源语音识别数据增强

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TL;DR本文提出了 MixSpeech，一种基于混合学习的自动语音识别数据增强方法，通过该方法可以有效地提高模型性能，实验结果表明该方法优于基准模型和其他流行的数据增强方法。
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发现论文，激发创造
  • SpecAugment：一种简单的自动语音识别数据增强方法

    通过在神经网络的特征输入（即滤波器组系数）中直接应用声音数据扩充方法 SpecAugment - 扭曲特征，掩盖一定数量的频道块以及时间步长，我们在端到端的语音识别任务上实现了最先进的性能，超过了所有以前的工作。

    Apr, 2019

  • 无需更多数据：通过文本到语音数据增强来提高端到端语音识别

    采用数据增强和 TTS 技术，对 ASR 的训练数据进行扩充，并通过集成语言模型，在 LibriSpeech 数据上建立 end-to-end 模型，相对于半监督技术的效果更好。

    May, 2020

  • 最小化工作量数据增广方法用于自动语音识别和翻译

    研究数据扩增技术，通过将原始数据例子进行连接来建立新的训练实例，以改善用于原始数据优化的 Transformer 和 Conformer 模型，增加了对另外四种非英语语言识别方面的准确性。并证明其也适用于语音翻译任务。

    Oct, 2022

  • 利用数据增强提高低资源语音识别的准确性

    研究发现，利用自训练及文本转语音增广训练数据可以有效提高低资源语种的 ASR 性能，为解决数据稀缺问题提供了一种高效解决方案。

    May, 2023

  • 为注意力语音识别系统生成合成音频数据

    本文介绍了一种利用自然语言生成的人工语音并结合于现有的自动语音识别系统中的方法，并证明仅需使用语音文本数据就可对 ASR 系统进行增强，相对于数据扩充的基线模型，本方法在 LibriSpeech-100h 上获得了高达 33% 的错误率降低并且相对于最新 ASR 基线模型在 LibriSpeech-960h 上也获得了高达 5% 的未识别词率降低。

    Dec, 2019

  • 低资源语音识别的语音合成数据增强

    本研究旨在提出一种新的数据增强方法来改善自动语音识别模型，该方法生成合成文本和合成音频，使用该方法可以提高 Quechua 语言的 ASR 模型的词错误率（WER）达到 8.73％的改善。

    Apr, 2022

  • 端到端混合语音识别的数据增强

    本文提出了三种针对语种转换数据的增强方法，即音频接合、TTS 和单词转换或插入生成语料，并展示了这些方法对基于端到端自动语音识别系统（ASR）的语种转换系统的性能提升，这些方法可结合近期热门技术 SpecAugment 使用，相对于没有数据增强的系统，WER 显著降低了 24.0％，相对于只有 SpecAugment 的系统还有 13.0％的收益。

    Nov, 2020

  • 跨语言多说话人 TTS 和跨语言语音转换进行 ASR 数据增强

    本文研究跨语种多人语音合成以及跨语种语音转换，并将其应用于自动语音识别（ASR）系统的数据增强。经过大量实验，我们证明了通过使用仅一个目标语言说话者进行模型训练，可以使用语音合成和语音转换来提高目标语言上的 ASR 系统。我们成功地缩小了 ASR 模型训练时使用合成的语音与使用人类语音之间的差距，并通过我们的数据增强方法，在目标语言中仅使用一个真实说话者就能获得有希望的 ASR 训练结果。

    Mar, 2022

  • 使用 SpecAugment 进行端到端语音翻译

    本研究探讨了一种简单的数据增强技术 SpecAugment，用于端到端的语音翻译，通过遮蔽频道块和 / 或时间步骤，减轻过拟合，对 LibriSpeech Audiobooks En->Fr 数据集 BLEU 提高了 2.2％，对 IWSLT TED-talks En-> 通用德语数据集提高了 1.2％，并证明这一方法在各种数据条件下都能带来显著的改进。

    Nov, 2019

  • 使用合成语音增强训练神经语音识别系统

    利用 LibriSpeech 数据集，将合成语音与自然语音数据集相结合，使用神经网络训练的端到端自动语音识别模型达到了最新的状态，极大地推动了自动语音识别技术的进步。

    Nov, 2018